加快推進人與自然和諧共生的現代化
2026-02-17 21:15 2,429次浏览成都8月11日電(祝歡)10日晚，在成都世運會泰拳女子48公斤級決賽中，中國泰拳運動員劉曉慧奪得冠軍。她還是一名「00後」學霸，精通多門語言，她說，泰拳帶給自己的是受用一生的能力。 劉曉慧(紅衣)在比賽現場。記者劉忠俊 攝 在當晚的決賽中，面對泰國隊選手奧諾·庫利亞納特，劉曉慧拼盡全力，奪得勝利。「對手是世界冠軍，對於她來說我是一個無名小拳手，她不太熟悉我的打法，在這方面我可能佔了便宜。」賽後，劉曉慧謙虛地表示，奪得金牌不是自己一個人的努力，是所有人共同付出的成果。 劉曉慧在比賽現場。記者 劉忠俊 攝 「面對實力強勁的對手，自己打得還是挺艱難的。」劉曉慧坦言，自己對於決賽表現其實沒有那麼滿意，還是有很多打得有點亂，很多技術沒有發揮出來。 此次主場作戰的氛圍讓劉曉慧感到興奮。「自己在比賽中只想發揮出正常水平，把師傅教給自己的打出來，從來沒有想過可以拿到冠軍。」劉曉慧表示，全場的人都在給自己加油，這種氛圍的激勵是很不一樣的。 除了是一名泰拳運動員，出身於書香門第的劉曉慧還是一名「學霸」，精通漢語、英語、泰語和寮語四種語言。在賽後新聞發布會上，劉曉慧用一口流利的英語回答記者提問。「五年前，參加比賽的學姐們英姿颯爽的氣質吸引了我，我也想成為文武雙全的人，就開始練習泰拳。」在劉曉慧看來，在學拳路上父親的支持和幫助給了自己莫大的鼓勵。 「最開始他們瞧不上我們，但是我們上去都打贏了。」回憶起第一次在泰拳館打比賽的經歷，劉曉慧記憶猶新。「從第一次比賽一直到現在，我們在一次次擂臺的積累下，已經扭轉了他們對我們的印象。」劉曉慧表示。 劉曉慧(中)站上領獎臺。記者劉忠俊 攝 在短短五年的時間，從最初拳館最後一名到成都世運會冠軍，劉曉慧認為是自己比較相信老師，並且願意刻苦訓練，成就了今天的自己。「只要練習好了，做好了老師教給我們的技術，我們是可以成功的。」劉曉慧希望，這次奪冠對後面的人有更大的激勵作用。 「泰拳很鍛鍊勇氣，在面對對方的拳頭打過來，你要勇猛地往前打，並且比賽有輸有贏，要學會面對失敗，學會總結。」劉曉慧表示，這些年來泰拳帶給自己整體素質的提升對於未來一生都是受用的。 「我之前在泰國打了六七十場職業比賽，他們也開始有針對性研究我。」對於未來，劉曉慧認為自己應該與時俱進，不斷提升自己，不斷更新迭代自己的技術，不能按照一種模式一直打下去。(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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